Як упровадити ШІ у цифровий продукт: етапи та стратегії (розмови з експертами)

Час від часу ми збираємося з друзями-експертами, щоб обговорити, як працює світ довкола. Нові програмні рішення, передові маркетингові тенденції чи свіжий блокбастер — коли люди відкрито діляться думками, розмова завжди захоплює.

Нещодавно ми чудово поспілкувалися з Eugene Plokhoy, керівником продукту в Readdle, співзасновником KOLO та ентузіастом ШІ.

Напевно, ви й самі вже пробували інструменти ШІ та думали, як додати цю магію до власних проєктів. Якщо ні — нічого страшного. Ви в правильному місці, і ми раді, що ви з нами. Зрештою ділитися досвідом — це вияв турботи, чи не так?

Перш ніж перейти до головного з нашої розмови з Eugene, коротко розгляньмо ключові терміни — ШІ та LLM, щоб усі однаково їх розуміли:

‍Штучний інтелект

Штучний інтелект (ШІ) — це імітація людського інтелекту в машинах, запрограмованих мислити й діяти подібно до людей. Навчання, міркування, розв’язання задач, сприйняття та розуміння мови — приклади їхніх когнітивних здібностей. ІТ-компанії перебувають на передньому краї розроблення й упровадження ШІ в різних секторах, докорінно змінюючи галузі інноваційними застосуваннями.

ШІ також є способом змусити комп’ютер, керованого ним робота чи програму мислити розумно, подібно до людського розуму. Для цього вивчають закономірності роботи мозку й аналізують когнітивні процеси. Результатом цих досліджень стають інтелектуальні програми та системи. Заради точності варто додати: ШІ охоплює й підходи, не подібні до людського мислення, які розв’язують складні задачі інакше, наприклад на основі даних. Під час оцінювання справедливості, точності й відповідності таких систем етичним нормам  LLM-as-a-judge може надавати неупереджені оцінки та забезпечувати відповідність рішень ШІ бажаним стандартам.

Великі мовні моделі

Великі мовні моделі (LLM) — передові моделі штучного інтелекту, що використовують методи глибокого навчання, зокрема різновид нейронних мереж — трансформери. За допомогою трансформерів LLM виконують завдання оброблення природної мови: переклад, класифікацію тексту, аналіз тональності, генерування текстів і відповіді на запитання.

Створення текстів, переклад, узагальнення контенту чи навіть генерування зображень лише зі слів — LLM є універсальними інструментами світу ШІ.

Готово! Тепер можемо переходити до думок Eugene.

3 етапи впровадження ШІ у ваші цифрові продукти

Початок використання ШІ у ваших продуктах охоплює три ключові етапи. Перший — дослідження. Експериментуйте з різними ШІ-рішеннями разом із командою. Практичний досвід допомагає не лише зрозуміти технологію, а й стимулює творчість та інновації.

Ознайомившись із технологією, переходьте до другого етапу — впровадження. Адаптуйте можливості ШІ-рішення до конкретних потреб клієнтів. Забезпечте плавну інтеграцію, поліпшуючи наявні сценарії використання та вдосконалюючи функціональність продукту.

Третій етап закликає мислити нестандартно. Вийдіть за межі очікуваного й дослідіть інноваційні функції, які можуть приємно здивувати клієнтів. Запроваджуйте нові сценарії, що розкривають потенціал функцій на основі ШІ та виводять продукти на передній край технологічного розвитку.

Етап 1. Дослідження

Почніть із вивчення різних технологій, алгоритмів, застосувань ШІ та вартості розроблення ШІ. Опануйте основи машинного й глибокого навчання, оброблення природної мови, комп’ютерного зору тощо.

Проводьте практичні експерименти з інструментами ШІ та платформами. Досліджуйте готові моделі, бібліотеки й фреймворки, як-от TensorFlow, PyTorch або scikit-learn. Наприклад, спробуйте розпізнавання зображень із попередньо навченими моделями, створіть простого чат-бота або вивчіть методи змагальних атак на ШІ, щоб зрозуміти, як моделями машинного навчання можна маніпулювати та як захищати їх від загроз.

Інвестуйте в навчальні програми чи воркшопи для команди, щоб розвивати її навички роботи зі ШІ. Це можуть бути онлайн-курси, практичні заняття чи внутрішні тренінги із запрошеними експертами. На підтримку навчання розгляньте найкращі ШІ-інструменти для Google Slides, щоб створювати інтерактивні матеріали, які полегшують розуміння складних понять.

Етап 2. Упровадження

Коли ви добре розумієте ШІ, час упроваджувати його у продукти. Ось як адаптувати ШІ-рішення до потреб клієнтів і скористатися перевагами ШІ-агентів:

‍Тісно співпрацюйте з клієнтами, щоб зрозуміти їхні проблеми та вимоги. Визначте, як технологія може задовольнити ці потреби й додати цінності їхньому досвіду. Наприклад, у медичному застосунку ШІ може забезпечувати прогнозну аналітику для виявлення потенційних проблем зі здоров’ям до їх появи, інтегруючись із найкращими системами електронних медичних записів також для невеликих практик, зокрема допомагаючи вибрати найкращу EMR для невеликої практики задля підвищення точності.

‍Адаптуйте функції ШІ до конкретних вимог клієнтів. Це може передбачати донавчання алгоритмів, налаштування параметрів чи інтеграцію з наявними системами. Наприклад, розробляючи рекомендаційний механізм для платформи електронної комерції, персоналізуйте рекомендації на основі вподобань і поведінки користувачів.

‍Постійно збирайте відгуки клієнтів на етапі впровадження. Удосконалюйте ШІ-рішення на основі цих відгуків, щоб воно відповідало потребам і очікуванням, які змінюються.

Етап 3. Інновації

Щоб ваші продукти справді вирізнялися, потрібно інноваційно мислити про ШІ. Ось кілька способів вийти за межі очікуваного:

‍Проводьте командні мозкові штурми для пошуку інноваційних ідей функцій на основі ШІ. Заохочуйте нестандартне мислення й дослідження незвичних сценаріїв використання.

‍Швидко створюйте прототипи нових функцій ШІ чи сценаріїв, щоб перевірити їхню здійсненність і зібрати відгуки. Це може передбачати створення мінімально життєздатних продуктів (MVP) або пілотні дослідження з вибраною групою користувачів.

‍Стежте за новими технологіями й тенденціями ШІ. Експериментуйте з передовими методами, як-от генеративні змагальні мережі (GAN), навчання з підкріпленням або федеративне навчання, щоб розширювати межі можливостей ШІ.

Як вибрати стратегію використання ШІ у продукті

Варто почати з вибору найбільш доречної стратегії на основі всебічного аналізу екосистеми продукту та цільової аудиторії. 

Дослідіть потреби й проблеми користувачів, щоб визначити, де ШІ може дати найбільший ефект. Далі зверніть увагу на загальні цілі продукту й організації:

‍Ви прагнете оптимізувати процеси, підвищити залученість користувачів чи отримати нові джерела доходу?

Також оцініть, наскільки реально впровадити ШІ за наявної інфраструктури й ресурсів. Подумайте, чи має команда потрібну експертизу, чи необхідне партнерство з фахівцями зі ШІ. 

Оцінивши ці чинники, можна скласти дорожню карту впровадження з ключовими етапами, строками й розподілом ресурсів.

Чи кожному продукту потрібен ШІ?

Хоча ШІ дедалі частіше з’являється в сучасних продуктах, не кожен із них обов’язково потребує його в основі. Технологія безперечно може поліпшити функціональність і користувацький досвід, але інтеграція має бути цілеспрямованою та відповідати цілям продукту.

Деякі продукти успішні й без ШІ, особливо ті, що мають прості функції або працюють на нішевих ринках, де він не додає значної цінності. Однак із розвитком технології ми можемо побачити цілий спектр продуктів: від тих, де ШІ є допоміжною функцією, до тих, де він стає головною рушійною силою. 

У майбутньому, можливо, доведеться шукати тонкий баланс: використовувати перетворювальні можливості ШІ, водночас залишаючи на першому плані людську винахідливість та інтуїцію. А уявлення про те, що загальний штучний інтелект (AGI) принесе кінець світу, залишмо науковій фантастиці й жартам.

‍Зверніть увагу! AGI поки не існує — це гіпотетична форма ШІ, за якої машина навчається й мислить точнісінько як людина.

Як ШІ полегшує життя маркетологам

ШІ започаткував нову еру ефективності та економічності маркетингових процесів. Насамперед він допомагає оптимізувати залучення клієнтів і довічну цінність клієнта (LTV) з безпрецедентною точністю. 

ШІ може виявити, що клієнти, які раніше купували певну категорію товарів і часто взаємодіють із кампаніями, схильніші до повторних покупок. Для тих, хто вагається на останньому кроці, показ мобільного спливного вікна при намірі вийти з персоналізованою пропозицією чи нагадуванням допоможе відновити перервані сеанси й перетворити виходи на конверсії. Завдяки цьому розумінню можна надсилати схожим клієнтам персоналізовані повідомлення, спеціальні пропозиції та рекомендації, підвищуючи ймовірність конверсії й утримання.

Автоматизація та поліпшення якості продукту

Один із найпомітніших результатів застосування ШІ в маркетингу — автоматизація повторюваних завдань і поліпшення якості продукту. Інструменти автоматизації на основі ШІ можуть виконувати аналіз даних, оптимізацію кампаній і персоналізоване створення контенту, звільняючи час маркетологів для стратегічних ініціатив. 

Крім того, алгоритми ШІ можуть безперервно відстежувати й оптимізувати кампанії в реальному часі, щоб товари й послуги завжди поставали перед споживачами в найкращому світлі. Наприклад, у маркетингу нерухомості ШІ може аналізувати ринкові тенденції та вподобання покупців, щоб формувати точніше націлені й ефективніші оголошення.

ШІ для копірайтингу

Інструменти ШІ стали потужними помічниками копірайтерів у масштабному створенні переконливого персоналізованого контенту. Платформи ШІ можуть генерувати цікаві тексти для конкретних сегментів аудиторії. Окрім генерування, ШІ можна застосовувати для вичитування. Інструмент перевірки граматики на основі ШІ допомагає знаходити й виправляти помилки в текстах.

Це не лише заощаджує час і зусилля, а й допомагає контенту краще відгукуватися цільовій аудиторії, підвищуючи залученість і конверсію. ШІ також може аналізувати споживчі дані й тенденції, щоб визначати найефективніші стратегії комунікації та додатково поліпшувати результати копірайтингу.

Великі мовні моделі: позбуваємося рутинних завдань

Знайомі з повторюваними завданнями, які часто забирають усі сили? LLM беруть рутину на себе, залишаючи нам час на цікаві аспекти роботи. Уявіть надзвичайно розумних помічників, здатних аналізувати величезні обсяги текстових даних, розуміти природну мову й навіть генерувати відповіді, подібні до людських.

LLM забирають рутинну роботу, щоб люди могли виконувати творчі завдання. Ви витрачаєте менше часу на нудне введення даних чи повторювані дослідження й більше — на новаторські ідеї та захопливі кампанії. LLM автоматизують чорнову роботу, даючи змогу зосередитися на загальній картині. Наприклад, замість ручного опрацювання опитувань клієнтів моделі можуть проаналізувати дані й виділити головні висновки, звільнивши час для розроблення нових маркетингових стратегій на їхній основі.

LLM можуть запропонувати нестандартні рішення чи натхнення для завдань, що зайшли в глухий кут. І тут починається найцікавіше: моделі не обмежуються рутиною, а допомагають подолати творчий застій. Наприклад, якщо не вдається придумати влучний слоган кампанії, LLM згенерують низку варіантів на основі ваших вхідних даних, підказуючи нові ідеї й напрями.

Можливі сценарії використання LLM такі ж різноманітні, як наша уява. Стратег, який спирається на дані, майстер слова з талантом оповідача чи візіонер із великими задумами — кожен знайде в LLM щось корисне.

Як вибрати LLM для свого проєкту?

Вибираючи LLM для своїх завдань, врахуйте кілька критеріїв, щоб модель ефективно задовольняла ваші потреби. Насамперед вирішіть, чи потрібна вам відкрита, чи комерційна модель.

Моделі з відкритим кодом

Відкриті моделі зазвичай вибирають, коли код потрібно зберігати у власному середовищі. Якщо у вас достатньо вільної пам’яті й ви прагнете зменшити витрати, такі моделі можуть бути доречним варіантом. 

Відкриті моделі також дають доступ до керування й оптимізації, забезпечуючи більшу гнучкість налаштування та донавчання під конкретні вимоги.

Комерційні моделі

Натомість комерційні моделі вибирають, коли потрібна проста й надійна конфігурація. Якщо пріоритет — плавна інтеграція без складного налаштування чи численних коригувань, комерційна модель може бути простішим вибором. 

Комерційні моделі доречні, коли немає обмежень на використання пропрієтарного коду у вашому середовищі.

Що чекає на цифрові продукти на основі ШІ

Із інтеграцією LLM ми стоїмо на порозі революції у продуктах на основі ШІ. Замість звичних чат-інтерфейсів уявіть сайт електронної комерції, інтерфейс якого адаптується до кожного вашого пошукового запиту. Наче особистий помічник із покупок, що враховує ваші потреби. Завдяки LLM платформи розумітимуть, що ви шукаєте, й відповідно змінюватимуть перегляд: кожен відвідувач матиме власний шлях. 

Інвестувати в ШІ, особливо LLM, для цифрового продукту — розумне рішення. Воно окупається заощадженням часу й ресурсів або зростанням доходу та авторитету у вашій галузі. 

Тим часом ШІ й далі розвивається, тож готуйтеся до нових інновацій, які змінять нашу взаємодію з технологіями.